Pipelines de procesamiento de señales EEG en el estudio de las características neurofisiológicas de niños de educación primaria con altas capacidades: una revisión exploratoria

Esta revisión examina de forma sistemática los estudios de electroencefalografía (EEG) en niños con altas capacidades, centrándose en los pipelines de procesamiento de señal a lo largo de las fases de adquisición, preprocesado, extracción de características y análisis, e identificando oportunidades de estandarización metodológica relevantes para la investigación educativa. Siguiendo las directrices PRISMA 2020, se realizó una búsqueda exhaustiva en PubMed, Scopus, Web of Science, IEEE Xplore y PsycINFO. De un total de 197 registros, 14 estudios cumplieron los criterios de inclusión y fueron analizados en términos de configuración del EEG, estrategias de preprocesado y enfoques analíticos, incluyendo potenciales relacionados con eventos, medidas espectrales y de conectividad, y aplicaciones de aprendizaje automático.

Se observó una heterogeneidad sustancial en los dispositivos utilizados, las prácticas de preprocesado y las decisiones analíticas, lo que limita la comparabilidad entre estudios y la transferencia de los resultados a contextos educativos. Aun así, se identificaron marcadores neurofisiológicos recurrentes, como el P300, la sincronización 𝛾 frontoparietal y las modulaciones 𝜃–𝛼 durante tareas cognitivas. Solo una minoría de los estudios aplicó métodos de clasificación supervisada, lo que sugiere un potencial poco explorado para enfoques avanzados basados en datos en EEG pediátrico.

El uso de pipelines de procesamiento de EEG transparentes y estandarizados, con una descripción explícita de los filtros, los umbrales de artefactos y las tasas de rechazo, es esencial para mejorar la reproducibilidad y el valor traslacional. Al situar el procesamiento de señal EEG dentro de una perspectiva educativa, esta revisión aporta orientaciones metodológicas para apoyar la identificación temprana, informar la práctica en el aula y reforzar el vínculo entre la neurociencia y la educación.

Palabras clave:
niños con altas capacidades; electroencefalografía (EEG); procesamiento de señales EEG; extracción de características; eficiencia neurocognitiva; aprendizaje automático.